基于大语言模型的汉诗英译人机共译模式探究--以《行路难》为例  

作　　者：戴倩 

机构地区：[1]广东白云学院,广州510450

出　　处：《名作欣赏（学术版）（下旬）》2024年第12期9-12,共4页Masterpieces Review

基　　金：广东省哲学社会科学规划2023年度外语学科专项青年项目:粤港澳大湾区本科高校英语专业学生翻译能力研究(GD23WZXY01-01);2022年广东白云学院科研项目“民办本科高校英语专业学生翻译能力研究”(2022BYKY78);2021年度广东省教育科学规划课题(高等教育专项)“新文科背景下粤港澳大湾区商务英语人才培养研究”(2021GXJK296)。

摘　　要：本论文探讨了基于大语言模型的汉诗英译人机共译模式,以唐代诗人李白的《行路难》为例,分析了该模式在诗歌翻译中的应用与效果。结论表明,用ChatGPT进行人机共译时,有效方法包括身份确认、背景提示、逐句翻译、反馈调整、多次迭代等。人机共译模式不仅提高了翻译效率,还在很大程度上保留了诗歌的原始魅力。

关 键 词：大语言模型 ChatGPT 汉诗英译 《行路难》 

分 类 号：H315.9[语言文字—英语] I046[文学—文学理论]